什么是机器学习？
最简单的机器学习定义
什么是神经网络？
神经网络也称为人工神经网络，是一种模仿人脑神经元工作机制的机器学习技术。神经网络属于计算机程序范畴，可以利用并行运行的多层节点（或“神经元”）像人类一样学习事物、识别模式和制定决策。
什么是深度学习？
深度学习是指包含多层神经元和海量数据的“深度”神经网络。深度学习是一种高级的机器学习，能够解决复杂的非线性问题，并支持自然语言处理、个人数字助理和自动驾驶汽车等人工智能突破性技术。
监督学习与无监督学习
监督学习算法利用含有正确答案的数据进行训练，构建能够将数据匹配至答案的模型，然后利用这些模型处理未来的数据。无监督学习算法则是在没有正确答案的情况下，利用数据进行自主学习，并使用大量、多元化的数据集进行自我优化。
关键领域的机器学习
制造业
制造企业通过工厂传感器和物联网收集大量数据，非常适合采用机器学习技术。他们可以利用计算机视觉和异常检测算法进行质量控制，利用其他算法支持预测性维护、需求预测和新服务等。
金融业
金融业积累了大量的数据和历史记录，可谓是很适合采用机器学习技术的行业。算法不仅可以用于股票交易、贷款审批、欺诈检测、风险评估和保险承销等领域，甚至还可以用来为客户提供“智能投顾”服务，根据用户目标匹配相应的产品组合。
医疗卫生行业
机器学习算法能够处理更多的数据，发现更多的模式。在这方面，研究团队或医生不论花多长时间都赶不上。从医学影像分析、早期癌症检测、药物研发到机器人辅助手术，机器学习在医疗卫生行业的运用蕴含着无限可能。
机器学习培训
掌握机器学习最新趋势
如何成为智慧型企业
企业在孤立的部门中使用智能机器，这并非新鲜事。但令人振奋的是，企业正在全面采用人工智能技术，试图从中获取更大的业务优势。
机器学习中的人力因素
很多权威人士纷纷预测机器学习将导致大批人员失业。事实果真如此吗？最新的调查结果显示，企业未来的发展离不开高技能人才。
机器学习的实际应用
除了 Google 和 Facebook，还有一些大型和小型企业也在更广泛的领域内采用了机器学习技术，但这一点却鲜为人知。了解更多有关机器学习采用情况的信息。